- Tytuł:
-
Determination of benzo(a)pyrene content in PM10 using regression methods
Określanie zawartości benzo(a)pirenu w PM10 za pomocą metod regresyjnych - Autorzy:
-
Gębicki, Jacek
Ludkiewicz, Tomasz
Namieśnik, Jacek - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/1177516.pdf
- Data publikacji:
- 2015
- Wydawca:
- Instytut Medycyny Wsi
- Tematy:
-
"PM10 dust"
"benzo(a)pyrene B(a)P"
"coefficient of determination"
"multidimensional linear regression" - Opis:
-
The paper presents an attempt of application of multidimensional linear regression to estimation of an empirical model describing the factors influencing on B(a)P content in suspended dust PM10 in Olsztyn and Elbląg city regions between 2010 and 2013. During this period annual average concentration of B(a)P in PM10 exceeded the admissible level 1.5-3 times. Conducted investigations confirm that the reasons of B(a)P concentration increase are low-efficiency individual home heat stations or low-temperature heat sources, which are responsible for so-called low emission during heating period. Dependences between the following quantities were analysed: concentration of PM10 dust in air, air temperature, wind velocity, air humidity. A measure of model fitting to actual B(a)P concentration in PM10 was the coefficient of determination of the model. Application of multidimensional linear regression yielded the equations characterized by high values of the coefficient of determination of the model, especially during heating season. This parameter ranged from 0.54 to 0.80 during the analyzed period.
W pracy przedstawiono próbę zastosowania wielowymiarowej regresji liniowej do szacowania empirycznego modelu opisującego czynniki wpływające na zawartość B(a)P w pyle zawieszonym PM10 na terenie Olsztyna i Elbląga w latach 2010-2013. W tym okresie średnioroczne stężenie B(a)P w pyle PM10 ponad 1,5-3 krotnie przewyższało poziom docelowy. Przeprowadzone badania potwierdziły, że główną przyczyną wzrostu stężenia jest nieefektywność domowych kotłowni czy niskotemperaturowych źródeł ciepła, które odpowiadają za tzw. niską emisję w okresie grzewczym. Analizie poddano wzajemne zależności: stężenia pyłu PM10 w powietrzu, temperaturę powietrza, prędkość wiatru, kierunek wiatru, wilgotność powietrza. Miarą dopasowania modelu do rzeczywistego stężenia B(a)P w PM10 był współczynnik determinacji modelu. Zastosowanie wielowymiarowej regresji liniowej, przyczyniło się do opracowania równań charakteryzujących się wysokimi wartościami współczynnika determinacji modelu zwłaszcza w okresie grzewczym. Parametr ten w analizowanym okresie był na poziomie od 0,54 do 0,80. - Źródło:
-
Medycyna Środowiskowa - Environmental Medicine; 2015, 18, 4; 23-26
1505-7054
2084-6312 - Pojawia się w:
- Medycyna Środowiskowa - Environmental Medicine
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł